象?！卑柌亍っ方懿?,藍(lán)移?程總監(jiān),艾瑟爾·利特公司ZoéHuczok,藍(lán)移?程項(xiàng)?負(fù)責(zé)?,艾瑟爾·利特公司ArnaudSiraudin,艾瑟爾·利特公司副總監(jiān)DonatelloFleck,艾瑟爾·利特公司商業(yè)分析師GeoffroyBarruel,艾瑟爾·利特公司顧問?埃爾·布魯埃,GRTgaz研究、開發(fā)和創(chuàng)新總監(jiān)卡羅爾·卡蘭塔,INRAE科學(xué)與創(chuàng)新副總監(jiān)保羅-喬埃爾·德里安,集團(tuán)副總裁創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展,阿維爾公司菲利普·莫奎安,INRAE?席執(zhí)?官菲利普·毛鋁，INRAE首席執(zhí)行官讓-呂克·穆萊，法國高等教育和研究部參謀長ickEagar，亞瑟·迪·?特合伙緊急情況專家安妮·布韋羅，法國總統(tǒng)人工智能特使BlueBlueShift/REPORT0073CONTENT-CONTENT-CONTENT-CONTENT-CONTENT-56BlueBlueShift/REPORT007年，但?近兩年以來，隨著更強(qiáng)?的?成式??智能（GenAI）和?型語?模型（LLMs）的問世，加速進(jìn)程開始啟動(dòng)。盡管關(guān)于潛在應(yīng)?的信息泛這項(xiàng)深?研究是由亞瑟·迪·利特（ArthurD.Little）的BlueShift與五家主要?智能：路威酩軒（LVMH）、阿維諾（Avril）、GRTgaz、法國國家科學(xué)研究中?（CNRS）和法國國家農(nóng)業(yè)、?品和環(huán)境研究所（INRAE）。該研究探討了R&D&I中??智能的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)局以及未來場景。我們收集了40多次針對(duì)AI提供商、獨(dú)?AI專家以及當(dāng)前最佳AI??的訪談，以及對(duì)私營公司和公共機(jī)構(gòu)的調(diào)查結(jié)果，該調(diào)查涵蓋AI的7第一章：人工智能通過不同角色在研發(fā)與創(chuàng)新中增強(qiáng)研究人員的能力，幫助解決棘手問題并做出通用模型；數(shù)據(jù)可用性和問題類型決定了最佳方法BlueShift/RBlueShift/REPORT007第二章：確保人工智能在研發(fā)與創(chuàng)新中的成功論、健全的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)確定、分析折衷、假設(shè)?成器和助?發(fā)揮作?。AI幫助做出決策的規(guī)劃,涵蓋了從技術(shù)和市場情報(bào)到創(chuàng)新戰(zhàn)略、構(gòu)思、組合和項(xiàng)經(jīng)充當(dāng)了知識(shí)管理者、假設(shè)?成器和助?。AI幫助做決策在AI系統(tǒng)和其他?法之間進(jìn)?選擇取決于可?數(shù)據(jù)的類型?。AI并?總是萬能的解決?案。傳統(tǒng)科學(xué)?法，包括傳統(tǒng)回歸?法，在某些問題上表現(xiàn)可能更好。通常，AI模型選擇AI系統(tǒng)和其他?在制定策略時(shí)要在制作、購買現(xiàn)成的或微調(diào)AI模型之間做模型，不管是LLM、?成對(duì)抗?絡(luò)（GANs）、擴(kuò)散模型-分析權(quán)衡。在概念驗(yàn)證（POC）的開發(fā)中必須仔細(xì)考慮權(quán)衡，包括獲取與合成數(shù)據(jù)、優(yōu)化精度與召回率、?擬合與過擬合數(shù)據(jù)。-與IT的對(duì)?。研發(fā)創(chuàng)新功能需要與IT部?對(duì)?，以滿?安全性和合規(guī)性要求，同時(shí)保持實(shí)驗(yàn)所需的速度。-持續(xù)監(jiān)控和改進(jìn)。這對(duì)實(shí)驗(yàn)性AI模型尤其重要，因?yàn)樗鼈兊男阅軙?huì)隨時(shí)間改變。-持續(xù)監(jiān)控和改進(jìn)。這對(duì)實(shí)驗(yàn)性AI模型尤為重要，因?yàn)樗鼈兊谋憩F(xiàn)可能隨時(shí)間?變化。8主要的開放源模型，但較小的參與者也構(gòu)成生態(tài)創(chuàng)企業(yè)也瞄準(zhǔn)特定垂直領(lǐng)域的問題。托管提供商。開源模型是整個(gè)鏈條的?柱，由主要參與者如Metma），微軟（Phi）和英偉達(dá)（NVLM，TensorFlow，StyleGAN）開發(fā)和訓(xùn)練。像Mistral和C以及法國國家科學(xué)研究中?和GENCI（BLOOM）等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)也在很?程度上為開源?態(tài)系統(tǒng)做出貢獻(xiàn)。果：性能、信任和可負(fù)擔(dān)性。這些因素導(dǎo)致了六種可這些因素導(dǎo)致了兩端的六種可能情形:BlueBlueShift/REPORT007在云中托管模型運(yùn)?所需的計(jì)算能?（例如，每個(gè)LLM組織演變以及贏家和輸家都會(huì)產(chǎn)?不同后果。9這些包括共享計(jì)算能力、鼓勵(lì)數(shù)據(jù)共享、管理人工為人員培訓(xùn)人工智能基礎(chǔ)知識(shí)、重設(shè)數(shù)據(jù)和人工智以及改善輸出控制。除此之外，組織還應(yīng)該根據(jù)企應(yīng)該著?為??智能的未來做準(zhǔn)備，?論情景如何發(fā)展:能?。鑒于低代碼/?代碼（LCNC）??智能BlueShift/REPORT0075重新思考超越IT的組織和治理。為??智能建?適當(dāng)?shù)闹卫鞡lueShift/REPORT007這些包括共享計(jì)算能?、?勵(lì)數(shù)據(jù)共享、管理??智能?才、培訓(xùn)員?掌握??智能基礎(chǔ)知識(shí)、重新設(shè)置數(shù)據(jù)和??智能治理?法，以及改進(jìn)輸出控制。除此之外，組織應(yīng)該采取符合公司?標(biāo)的謹(jǐn)慎戰(zhàn)略賭注。在決策過程中，研發(fā)和創(chuàng)新機(jī)構(gòu)應(yīng)該考慮AI應(yīng)?場景的范,以處理AI?成的內(nèi)容和數(shù)據(jù)的規(guī)模擴(kuò)?。,功能能?，實(shí)施要求和潛在?險(xiǎn)1AI將賦能研發(fā)和創(chuàng)新的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括涉及創(chuàng)造?的部分AI的影響不僅僅是炒作——它正在影響研發(fā)和創(chuàng)新的?產(chǎn)?和創(chuàng)造?。那些悄悄利?通?類型的LLM和較?的專?模型的公司已經(jīng)在某些情況下看到了10倍的?產(chǎn)?AI作為協(xié)調(diào)者，?不是獨(dú)奏者AI應(yīng)該作為不同數(shù)字?具之間的協(xié)調(diào)者，例如模擬，傳統(tǒng)??智能(GOFAI)，GenAI，圖形，規(guī)則和啟發(fā)式以及?葉斯?絡(luò)，并保持?類參與。?動(dòng)化代理將賦權(quán)研究?員?主運(yùn)?整個(gè)?作流程，加速發(fā)現(xiàn)3?多數(shù)研發(fā)和創(chuàng)新組織對(duì)??智能仍然?較陌?，許多研究?員并不了解其當(dāng)前和未來的影響4專注于解決問題，?不僅僅是部署4重點(diǎn)不應(yīng)放在華?不實(shí)的??智能?具上，?應(yīng)放在利???智能解決具體、?影響?問題上。界定正確的問題將確保??智能成為創(chuàng)新的?具，?不僅僅是?種趨勢.55利?LLM提??產(chǎn)?經(jīng)過精細(xì)調(diào)整的LLM能夠提供很?的價(jià)值，盡管我們還沒有完全理解其在規(guī)模上的運(yùn)作?式。LLM對(duì)于提??產(chǎn)??常有趣。盡管跨部?數(shù)據(jù)集成可能釋放出更?的潛?，但諸如低秩適應(yīng)（L利?LLM提??產(chǎn)?在解決復(fù)雜的研發(fā)與創(chuàng)新問題??，更?型和更專業(yè)化的AI模型或其他?法，如?葉斯?絡(luò)，將?益表現(xiàn)出?。這些定制模型在某些領(lǐng)域更為有效。數(shù)據(jù)管理將成為AI驅(qū)動(dòng)未來的區(qū)分因素，因?yàn)樗惴ㄗ兊蒙虡I(yè)化。中?化、結(jié)構(gòu)化和清潔的數(shù)據(jù)將是構(gòu)建競爭性研發(fā)與創(chuàng)新系統(tǒng)的基礎(chǔ)。為第?個(gè)POC準(zhǔn)備數(shù)據(jù)可能需要時(shí)間（?達(dá)18-24個(gè)?）,但隨著每次迭代，速度會(huì)加快。在AI系統(tǒng)中建?信任?關(guān)重要且脆弱。在研發(fā)與創(chuàng)新領(lǐng)域，賭注?且產(chǎn)出不會(huì)?竿?影,確保流程透明和?類監(jiān)督?關(guān)重要，以避免AI采?中的挫折。AI?才供應(yīng)將滯后于需求，直?2030年，提升現(xiàn)有研發(fā)團(tuán)隊(duì)的技能?關(guān)重要。早期投資于培訓(xùn)員?的組織將避免在AI競賽中落后。推理作為?種服務(wù)——產(chǎn)品開發(fā)的范式轉(zhuǎn)變就像云計(jì)算改變了IT基礎(chǔ)設(shè)施?樣。這種模式將在普及AI和培育新就像云計(jì)算改變了IT基礎(chǔ)設(shè)施?樣，推理作為?種服務(wù)將徹底改變公司開發(fā)和擴(kuò)展基于??智能的產(chǎn)品的?式。這種模式將在普及??智能和促進(jìn)新的業(yè)務(wù)模式??起著關(guān)鍵作?BlueBlueShift/REPORT0072024年6?：賓夕法尼亞?學(xué)的研究?員利?機(jī)器學(xué)習(xí)(合物。這?突破發(fā)表在《Cell》雜志上，加速了新抗?素,利???智能將數(shù)年的研究時(shí)間壓縮成?個(gè)?時(shí)。,它可能會(huì)在包括研BlueShift/REPORT007作為企業(yè)和決策者，我們相信詢問AI是否真正具備創(chuàng)造?是很?然的。或許更重要的是，它能幫助我們?類變得更有創(chuàng)造?嗎？,因?yàn)檫^去10-15年，AI主要集中在提?性能和?產(chǎn)?上。如果AIBlueShift/REPORT007在化學(xué)領(lǐng)域，DeepMind的DemisHassabis和JohnJumper因AlphaFol在物理學(xué)領(lǐng)域，JohnHopfield和GeoffreyHinton因?qū)I（特別是機(jī)器學(xué)習(xí))的貢獻(xiàn)?獲得了諾?爾獎(jiǎng)。他們應(yīng)?統(tǒng)計(jì)物理學(xué)原理開發(fā)了基礎(chǔ)神經(jīng)?絡(luò)模型，包括Hopfield?絡(luò)和Boltzmann機(jī)器。他們的?作奠定了現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，使AI系統(tǒng)能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)在這個(gè)對(duì)科學(xué)和研究具有重要意義的時(shí)刻，?們可能會(huì)想定義的職業(yè)如何適應(yīng)??智能的崛起？AI在“興奮！”時(shí)刻和定義研發(fā)和創(chuàng)新的諸多任務(wù)中扮演著什么??？組織在問題定義、數(shù)據(jù)可?性、安全性、系統(tǒng)可解釋性和成本等領(lǐng)域?臨著什么具體挑戰(zhàn)？如何最/作為?個(gè)引??勝的提?，這是?則有趣的報(bào)告標(biāo)題的字謎:強(qiáng)化劑”寶藏:好的！”字謎的變化?式神秘莫測，但這個(gè)變化似乎特別貼BlueBlueShift/REPORT0071THEPOTENTIALOFAIINR&D&IBlueBlueShift/REPORT007AI在研發(fā)和創(chuàng)新過程中通過多種??增強(qiáng)研究?員的能?，在解決棘?問題和做出決策??發(fā)揮作?。沒有通?模式；AI在研發(fā)和創(chuàng)新過程中通過多種??增強(qiáng)研究?員的能?，在解決棘?問題和做出決策??發(fā)揮作?。沒有通?模式；系統(tǒng)中最常?的AI模型被嵌?在?個(gè)最新知識(shí)結(jié)合起來?！奔s翰·奧?爾(JohanAubert)，?席技術(shù)&數(shù)字官，歐萊雅(L’Oréal)FlorentBrissaud，研發(fā)項(xiàng)?經(jīng)理研發(fā)與創(chuàng)新的每?個(gè)構(gòu)建塊都有其益處和?例，包括技術(shù)和戰(zhàn)略、構(gòu)思、組合和項(xiàng)?管理，以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理。當(dāng)我們處時(shí)，出現(xiàn)了三個(gè)關(guān)鍵因素:與創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，?論是現(xiàn)在還是將來。?前，在我們?泛調(diào)查何?例中，??智能都沒有完全?主運(yùn)?。相反，它擴(kuò)充了們節(jié)省時(shí)間，使他們更有?產(chǎn)?和創(chuàng)造?，通常的任務(wù)。特別是?GenAI以來，研究?員已經(jīng)能夠?動(dòng)執(zhí)?重復(fù)性任務(wù)，?如起草電?郵件或?件和綜合多篇論?的內(nèi)容。例如，在?品公司羅克展到操作扳機(jī)的??智能，并學(xué)會(huì)如何處理數(shù) ?法解決的問題。例如，為了優(yōu)化營養(yǎng)計(jì)劃，農(nóng)業(yè)?業(yè)集團(tuán)Avril開發(fā)了?個(gè)建了AlphaFold，?個(gè)??智能模型，可以研究數(shù)百萬種蛋?質(zhì)組合，從?發(fā)現(xiàn)了新領(lǐng)域中的蛋?質(zhì)。沒有??智能，這些以及許多其更復(fù)雜的??。這些??包括成為知識(shí)管理者、假設(shè)?成???智能幫助做出決策，根據(jù)來?各?的弱信BlueBlueShift/REPORT007ErezRaanan，Mathlabs?席執(zhí)?官基于??智能的模型?持?例ADL的創(chuàng)新卓越模型是組織內(nèi)創(chuàng)新管理的?個(gè)經(jīng)過驗(yàn)證的框架(?圖1)BlueShift/RBlueShift/REPORT007技術(shù)情報(bào)?動(dòng)化技術(shù)趨勢與弱技術(shù)情報(bào)?動(dòng)化技術(shù)趨勢與弱信號(hào)監(jiān)測市場情報(bào)?動(dòng)化市場分析與競爭情報(bào)監(jiān)管事務(wù)與合規(guī)監(jiān)測創(chuàng)新戰(zhàn)略制定創(chuàng)新戰(zhàn)略制定情景規(guī)劃與戰(zhàn)略制定創(chuàng)新引擎創(chuàng)新引擎創(chuàng)意生成與管理構(gòu)思和概念開發(fā)投資組合管理資源分配和項(xiàng)?管理投資組合管理資源分配和項(xiàng)?管理部署（市場推出,制造）規(guī)模?動(dòng)化質(zhì)量控制和缺陷檢測研發(fā)和創(chuàng)新項(xiàng)目研發(fā)和創(chuàng)新項(xiàng)目?配??材料設(shè)計(jì)和?程?產(chǎn)品設(shè)計(jì)和原型制作?實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和?動(dòng)化?安全和環(huán)境影響評(píng)估支持流程知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理?檔管理與合規(guī)性生態(tài)系統(tǒng)管理生態(tài)系統(tǒng)管理協(xié)助申請(qǐng)補(bǔ)助?和資?知識(shí)管理知識(shí)管理知識(shí)管理與轉(zhuǎn)讓軟件開發(fā)與研發(fā)?具測試來源：亞瑟·D·利特SpecificSpecificProblemOpen強(qiáng)化學(xué)習(xí)語義經(jīng)典科學(xué)方法GenAI傳統(tǒng)人工智能模式深度學(xué)習(xí)與視覺模型傳統(tǒng)人工智能利特?cái)?shù)據(jù)許多來源：阿瑟·杜利特（ArthurD.Little），伊夫·卡索（YvesCaseau），法國國家技術(shù)學(xué)院（NATF）“數(shù)?年來我們?直在超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)???-深度學(xué)習(xí)和視覺模型——需要?量標(biāo)記數(shù)據(jù)的模式識(shí)別和視覺任務(wù)（例如，卷積神經(jīng)?絡(luò)）識(shí)別和視覺任務(wù)需要?量標(biāo)記數(shù)據(jù)(例如識(shí)別和視覺任務(wù)需要?量標(biāo)記數(shù)據(jù)(例如），讓?類操作員或?程師做出最終決策。”VincentChampain，?級(jí)執(zhí)?副總裁數(shù)字績效與IT，F(xiàn)ramatome更具體更開放更具體更開放通常與?類反饋?起（來??類反饋的LLM+RL[RLHF]）問題，選擇最佳?法。然?，??智能并?總是答案?傳統(tǒng)科學(xué)技術(shù)，包括傳統(tǒng)的回歸?法，在某些問題上可能表現(xiàn)更好。研發(fā)創(chuàng)新的核?任務(wù)沒有統(tǒng)?模型；特定的模型和系統(tǒng)為特BlueBlueShift/REPORT007輸入數(shù)輸入數(shù)據(jù)類型任務(wù)類型序列數(shù)據(jù)（例如語?、時(shí)間序列數(shù)據(jù)）具有空間局部性的?序列數(shù)據(jù)（例如圖像、??結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（不是序列或?格）（例如分?、社交?離散狀態(tài)和動(dòng)作（例如游戲動(dòng)作）連續(xù)狀態(tài)和動(dòng)作（例如機(jī)器?移動(dòng)）因果關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)（例如治療效果、事故分類/檢測循環(huán)神經(jīng)?絡(luò)（RNN），Transformer（例如BERT）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）(例如AlexNetK最近鄰（KNN），隨機(jī)森林（例如GraphSAGE）NANANA預(yù)測RNN，包括?期/短期記憶算法（例如神經(jīng)??學(xué)）（例如，專注FP）模擬（包括數(shù)字孿生）+任何相關(guān)的ML預(yù)測方法，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，因果森林控制指揮與控制算法指揮與控制指揮與控制?模型RL（MFRL）（例如，AlpMFRL（例如，Q-learning），基于模型的RL（例如，DemNA生成），擴(kuò)散（例如，穩(wěn)定擴(kuò)散），VAE+GAN（GSimulation+蒙特卡洛樹搜SimulationNA來源：ArthurD.Little，YvesCaseauBlueBlueShift/REPORT007?多數(shù)最先進(jìn)智能系統(tǒng)均為系統(tǒng)的系統(tǒng)。這或?yàn)樘囟ㄈ蝿?wù)設(shè)計(jì)的算法，通過結(jié)合提供了更強(qiáng)?多數(shù)LLM聊天機(jī)器?，?如ChatGPT，使?了與?類反饋（RLHF）相結(jié)合的變換器架構(gòu)。圖像?成模型DALL-E2將?回歸變換器和擴(kuò)散算法結(jié)合在?起。由于語?流利，LLMs通?？梢栽谂c其他系統(tǒng)交互或控制其他系統(tǒng)??發(fā)揮協(xié)調(diào)作?。機(jī)器?技術(shù)案例通常需要系統(tǒng)的器?。計(jì)算機(jī)視覺算法可以處理機(jī)器?攝像頭收集的視覺數(shù)據(jù)擎可以指導(dǎo)認(rèn)知控制器的決策，?認(rèn)知控制器?可以受到RL算法的影響，后決策決策帶策略的RL反饋反饋環(huán)境和過程數(shù)據(jù)外部知識(shí)執(zhí)?器信息檢索環(huán)境和過程數(shù)據(jù)外部知識(shí)執(zhí)?器?動(dòng)學(xué)習(xí)機(jī)制數(shù)據(jù)預(yù)處理學(xué)習(xí)機(jī)制數(shù)據(jù)收集歷史數(shù)據(jù)基于規(guī)則的引基于規(guī)則的引擎來源：ArthurD.Little；Oliff,Harley等??！罢?因知識(shí)框架，促進(jìn)智能制造中的?機(jī)界?與協(xié)作?！盤rocediaCIRP，Vol.72，2018.來源：ArthurD.Little；Oliff,Harley等??！罢?因知識(shí)框架，促進(jìn)智能制造中的?機(jī)界?與協(xié)作?！盤rocediaCIRP，Vol.72，2018.BlueShift/RBlueShift/REPORT0072BlueBlueShift/REPORT007確保在AI研發(fā)和創(chuàng)新實(shí)施中取得成功需要靈活的衷、稀缺數(shù)據(jù)科學(xué)?才管理、IT對(duì)?、快速效益有要好?！盌enisGardin,創(chuàng)新總監(jiān),MBDATHEMESUNDERPINNINGAI專案范圍從?周到數(shù)年不等.我們將這些采訪內(nèi)容總結(jié)為?項(xiàng)良好實(shí)踐（敏捷?法、略優(yōu)先級(jí)、分析折衷、稀缺數(shù)據(jù)科學(xué)?才管理、IT對(duì)?、快速效益演?和持續(xù)監(jiān)控）涵蓋四?類別（數(shù)據(jù)和項(xiàng)?管理、戰(zhàn)略實(shí)施、組織BlueBlueShift/REPORT007構(gòu)建團(tuán)隊(duì)與IT，數(shù)據(jù)科學(xué)和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)形成跨職能核?團(tuán)隊(duì)初始數(shù)據(jù)集階段?作空間中共增量開發(fā)以保持模型改進(jìn)的靈活性定義增量?標(biāo)設(shè)計(jì)模型根據(jù)數(shù)據(jù)集開發(fā)/建模/微調(diào)調(diào)整上線后，收集模型輸出和預(yù)期價(jià)值，以便進(jìn)?部署后調(diào)整審查和調(diào)整：決定模型修改、數(shù)據(jù)集調(diào)整和外部驗(yàn)證對(duì)增量進(jìn)?回顧并決定要在下?個(gè)增量上實(shí)施的操作選擇選擇合適的?具，并在“零增量”中創(chuàng)建驗(yàn)證審核改進(jìn)培訓(xùn)使?單獨(dú)的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集驗(yàn)證模型選擇定義設(shè)計(jì)在核?團(tuán)隊(duì)外培訓(xùn)業(yè)務(wù)??來源：ArthurD.Little強(qiáng)?的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)管理能?是實(shí)現(xiàn)??智能帶來的利益些需要涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量、協(xié)作式數(shù)據(jù)管理，并成功利?專有數(shù)據(jù):但新興技術(shù)提供了使?更?數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)重?成果的新可能性。例如，Alysophil、Gourmey和Integ結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，精確預(yù)測新化合物的性質(zhì)。每次運(yùn)?后練，使?新產(chǎn)?的輸出，并調(diào)整實(shí)驗(yàn)參數(shù)以產(chǎn)?新數(shù)（例如LLMs）可以處理未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，潛在地從歷史數(shù)據(jù)集中釋放價(jià)值。AI實(shí)施需要跨組織協(xié)作、數(shù)據(jù)可訪問性和有效的治理。Vevril突出了打破團(tuán)隊(duì)內(nèi)外數(shù)據(jù)孤島的重要性。例如，在Avril，對(duì)歷史數(shù)據(jù)的初步清洗突顯了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)收集的必要性。基于此，研發(fā)部?已實(shí)施縫地流動(dòng)?！睘楣咎峁┝酥匾母偁巸?yōu)勢，因?yàn)橥ㄟ^使?專有更相關(guān)于團(tuán)隊(duì)需求的輸出。例如，通過使???的數(shù)據(jù)BlueShift/REPORT007CarlosEscapa，數(shù)據(jù)BlueShift/REPORT007BlueBlueShift/REPORT007這個(gè)問題有現(xiàn)成的適合解決?案嗎是的不是數(shù)據(jù)機(jī)密性/主權(quán)是?個(gè)問題嗎預(yù)訓(xùn)練模型可數(shù)據(jù)機(jī)密性/主權(quán)是?個(gè)問題嗎您是否具備技能/資源是的1是的1購買?購買?即?型，可快速???友好的?專為提??產(chǎn)率?優(yōu)化??定制化?SaaS模式:重復(fù)成本可能變得很重要制作從零開始為特定問題可更新，靈活?價(jià)格實(shí)惠且快速?CONSPROS?可以訪問開源社區(qū)的創(chuàng)CONSPROS???需專業(yè)技能?模型（特別是對(duì)于LLM?有限定制化??不適?于?多數(shù)新?穎或特定問題備注:(1)即使如此，當(dāng)存在顯著的分析或效率來源:ArthurD.Little?多數(shù)核?研發(fā)創(chuàng)新問題適合優(yōu)化現(xiàn)有的開源模型，?論是LLMs（例如，Diffusion），還是RL（例如，TensorFlow）。研究?態(tài)系統(tǒng)特別適合優(yōu)在?些?常特定的?例中，從頭開始開發(fā)的內(nèi)部模型可能勝過精細(xì)調(diào)整的公共模型。?例包括尋求將科學(xué)知識(shí)嵌?模型，?體上對(duì)計(jì)算要求不那么苛刻的實(shí)驗(yàn)性架構(gòu)（例如，循環(huán)），然?，純“?產(chǎn)?”??智能?例最好從專?的研發(fā)與對(duì)于LLMs，提?功能可以以?常低的成本提供令?滿意的定制化，?需檢索增強(qiáng)?成（RAG）技術(shù)還能實(shí)現(xiàn)定制化，定制?個(gè)LLM到組織的知識(shí)考慮分析折衷以確保在POC期間取得進(jìn)展。組織在AI項(xiàng)?期間?臨?系列約束，因此應(yīng)考慮在三個(gè)領(lǐng)域進(jìn)?分析折衷以推動(dòng)項(xiàng)?前進(jìn):應(yīng)考慮數(shù)據(jù)挖掘的折衷，使項(xiàng)?前進(jìn)。組織必須在?成/獲取更多數(shù)據(jù)和采取其他?法之間做出選擇。他們可以使?GenAI?法創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)增強(qiáng)來輕微調(diào)整其初始數(shù)據(jù)集，盡管這可能會(huì)增加訓(xùn)練集的偏差/錯(cuò)誤。最佳做法包括遷移學(xué)習(xí)，通過使?先前訓(xùn)練模型的主??絡(luò)輸出作為新模型后續(xù)階段的特征來克服數(shù)據(jù)不?，或者采?Box-Behnken等技術(shù)來優(yōu)化數(shù)據(jù)收集。法包括為每種錯(cuò)誤類型分配特定成本，以了解要優(yōu),對(duì)于某些任務(wù)類型（開放與封閉），根據(jù)所涉及的利益（例如，?產(chǎn)線監(jiān)控與頭腦?暴?些不平衡可能是有價(jià)值的，因2精確度與召回率。您的模型輸出是否更傾向于假陰性還是?勵(lì)假陽性？推薦的最佳做法包括為每種錯(cuò)誤類型分配特定成本，哪種度量標(biāo)準(zhǔn)。另外，在某些任務(wù)類型中（開放），涉及的?險(xiǎn)（如?產(chǎn)線監(jiān)控與頭腦?暴），?些不平,因?yàn)樗赡軙?huì)產(chǎn)?全新的想法?；糜X出現(xiàn)。在RAG的情況下，主要原因是數(shù)致?！盋arlosEscapa，數(shù)據(jù)??智能/機(jī)器學(xué)習(xí)3.?擬合與過擬合。在這?的選擇是減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)損失，這可能會(huì)增加測試數(shù)據(jù)損失，意味著模型?法泛化或創(chuàng)造性，或者減少測試數(shù)據(jù)損失，這可能會(huì)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)損失，導(dǎo)致模型不準(zhǔn)確。正則化技術(shù)（例如L1、L2、Dropout和EarlyStopping）通過對(duì)過度模型復(fù)雜性進(jìn)?懲罰，確保它們更好地泛化到新數(shù)據(jù)，通過減少?系數(shù)的幅度來降低過擬合，?不?定減少變量的數(shù)量。正則化技術(shù)（例如L1、L2、Dropout和EarlySt的模型復(fù)雜性來減少過擬合，確保它們通過降低BlueBlueShift/REPORT007主動(dòng)利?現(xiàn)有的數(shù)據(jù)科學(xué)?才，??智能?才有效分配資源，必要時(shí)填補(bǔ)資源缺?是研發(fā)與創(chuàng)新組織BlueBlueShift/REPORT007缺點(diǎn)-循環(huán)成本-可能有限定制化-沒有真正的知識(shí)獲取來?內(nèi)部資源-培訓(xùn)需要時(shí)間-受雇員?缺點(diǎn)-循環(huán)成本-可能有限定制化-沒有真正的知識(shí)獲取來?內(nèi)部資源-培訓(xùn)需要時(shí)間-受雇員?流失-數(shù)據(jù)科學(xué)專家仍然需要-難以推?在?規(guī)模下-?個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)?仍需要?個(gè)資源-反饋可能有限-可能不夠“按原樣”來滿??常具體的需求-創(chuàng)造?受限-溝通與研究?員和數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的合作可能具有挑戰(zhàn)性優(yōu)點(diǎn)+快速測試新想法+才華?即可?+便于及時(shí)使?+?具?常相關(guān)+替換的恐懼是有限的+最少的培訓(xùn)可以幫助專家建??個(gè)簡單的模型+實(shí)現(xiàn)有益于每個(gè)?的指導(dǎo)?法+數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)使?效率最?之?+避免重復(fù)+您可以共享真實(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)知識(shí)+數(shù)據(jù)科學(xué)家獲得主題知識(shí)+項(xiàng)?執(zhí)?能?得到提升資源需求較少需要更多模型外部化培訓(xùn)配對(duì)服務(wù)中心嵌入尋求數(shù)據(jù)科學(xué)提供者的?持，使?其預(yù)構(gòu)建和/或預(yù)訓(xùn)練模型，并訪問其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集?ADL?持?家?型制藥公司使?AI模型更有效地招募患者將所有需求集中在一個(gè)獨(dú)特的服務(wù)中心?雀巢在瑞?設(shè)有?個(gè)團(tuán)隊(duì)，為整個(gè)公司開發(fā)模型，使得能夠在每個(gè)流程中實(shí)施??智能在每個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)中實(shí)施數(shù)據(jù)科學(xué)家群組?Solvay、L'Oréal創(chuàng)建了混合團(tuán)隊(duì)，在?度特定的研發(fā)領(lǐng)域發(fā)揮領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)科學(xué)技能的作?培訓(xùn)學(xué)科專家進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)?2022年，AirLiquide推出了其內(nèi)部的??智能準(zhǔn)備計(jì)劃，?標(biāo)是到2025年培訓(xùn)300名員?進(jìn)?數(shù)據(jù)科學(xué)/??智能操作，另外還有研發(fā)、數(shù)字化和IT??的?員將數(shù)據(jù)科學(xué)家和專家配對(duì)?MaiaSpace將年輕研究?員與經(jīng)驗(yàn)豐富的?配對(duì)，將能量和想法與經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合描述來源：亞瑟·迪·利特研究?員已上?，但I(xiàn)T部?不愿合作?！本?員在?持的情況下，但I(xiàn)T不愿意合作?！笨逅埂?丁，董事總經(jīng)理MACAMI集團(tuán)IT部??臨引?新AI?具時(shí)的四個(gè)常?1系統(tǒng)維護(hù)和集成挑戰(zhàn)。IT部?可能?臨將AI解決?案與現(xiàn)有系統(tǒng)集成的困難，這可能會(huì)減緩部署進(jìn)度。特別是，與未來架構(gòu)進(jìn)?徹底規(guī)劃所帶來的可擴(kuò)展性問題通常導(dǎo)致不夠靈活的實(shí)施。與現(xiàn)有系統(tǒng)存在挑戰(zhàn)，這可能會(huì)減緩部署。特別是2符合內(nèi)部政策。對(duì)合規(guī)和?絡(luò)安全的嚴(yán)格內(nèi)部政策可能會(huì)對(duì)??智能采?造成阻?，特別是在IT必須確保遵守這些內(nèi)部法規(guī)時(shí)。這可能會(huì)導(dǎo)致3法律和數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)。IT部?負(fù)責(zé)確保遵守法律標(biāo)準(zhǔn)，如歐盟的《?般IT部?經(jīng)常收到??智能供應(yīng)商的邀約。雖然承諾的好處可能很吸引?,但服務(wù)條款常常過于限制性，需要在采???智能?具之前進(jìn)?審慎4部署過程的監(jiān)督。研發(fā)中需要快速試驗(yàn)的需求、IT需要監(jiān)督部署以及所有這些都需要與IT密切協(xié)調(diào)，理解不同需BlueBlueShift/REPORT007杰羅姆·克?斯坦，?程技術(shù)副總裁,空?液化集團(tuán)持可靠和持續(xù)的性能。”所有的??智能項(xiàng)?都?臨挑戰(zhàn)和瓶頸，包括員?的恐懼驗(yàn)證項(xiàng)?停滯不前。?個(gè)透明、以?為本的?法，將解決持續(xù)維護(hù)和監(jiān)控系統(tǒng)性能實(shí)驗(yàn)性??智能,如果不持續(xù)監(jiān)督，可能會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的結(jié)果。專注于性能監(jiān)控和模型改時(shí)間。建?基準(zhǔn)指標(biāo)并根據(jù)初始模型驗(yàn)證設(shè)置性能閾值，包括準(zhǔn)確度，精度，召回率和F1分?jǐn)?shù)。然后，監(jiān)控輸?特征。輸?數(shù)據(jù)中的不?致性或錯(cuò)誤可能源?數(shù)據(jù)管道的更的修改或數(shù)據(jù)損壞。與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相?，輸?數(shù)據(jù)的U組織報(bào)?姐擁有玾。他們需搜通過使活斷細(xì)的我家空viBlueShift/REPORTBlueShift/REPORT007根據(jù)我們的訪談和進(jìn)?步研究，我們收集了六個(gè)在企利用利用AI為跨職能研究項(xiàng)目形成最佳跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)問題研究機(jī)構(gòu)難以為跨學(xué)科研究項(xiàng)?指定合適的審稿?，尋找正確組合耗時(shí)較?。他們必須考慮專業(yè)知識(shí)、位置、可?性、親和?和使?率。在為跨學(xué)科研究項(xiàng)?中的專家創(chuàng)建跨學(xué)科研究團(tuán)隊(duì)時(shí)，也會(huì)遇到同樣的問題。技術(shù)設(shè)計(jì)初始引擎：常規(guī)卷積神經(jīng)?絡(luò)（CNN），然后升級(jí)為深度學(xué)習(xí)模型；專家研究領(lǐng)域關(guān)系的知識(shí)圖專家簡介，歷史提案-評(píng)審匹配，研究提案內(nèi)容?重分析師，?程師，科學(xué)家實(shí)施順序?先，構(gòu)建了?個(gè)龐?的評(píng)審?員簡介數(shù)據(jù)庫，然后提取了將專家與研究領(lǐng)域相連接的知識(shí)圖，同時(shí)使?歷史??匹配訓(xùn)練AI模該模型最初使?基于CNN的引擎部署，最近已更新為深度學(xué)習(xí)引擎最佳實(shí)踐采?綜合?法，結(jié)合專家簡介和提案分析；利?成功的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)???匹配；從?個(gè)??專注的團(tuán)隊(duì)開始（兩?,兩年內(nèi)占25%的時(shí)間）；持續(xù)改進(jìn)模型（如從CNN升級(jí)到深度學(xué)習(xí)）。好處通過改進(jìn)審閱?員的分配，提?效率和相關(guān)性，同時(shí)促進(jìn)跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)的快速建?。使用的數(shù)據(jù)AI角色通過用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型來捕捉專家知識(shí)通過用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型來捕捉專家知識(shí)問題?葉斯?絡(luò)，以LLMs作為第?層通過專家訪談、內(nèi)部數(shù)據(jù)來完成模型圖書管理員當(dāng)統(tǒng)計(jì)?法不?以滿?要求時(shí)，?葉斯?絡(luò)是?個(gè)選擇。在這種情況下，采?現(xiàn)成模型，并通過?系列專家訪談?dòng)葾I供應(yīng)商進(jìn)?微調(diào)。將來?不同領(lǐng)域的專家組合以獲得最佳結(jié)果；不要低估??因素，因?yàn)閷＜铱赡軐?duì)這種做法持負(fù)?態(tài)度，并擔(dān)?被替代——?是將其呈現(xiàn)為?項(xiàng)集體努?。好處員?離職時(shí)保留專業(yè)知識(shí)有助于實(shí)現(xiàn)真正的創(chuàng)新，因?yàn)锳I并不局限于現(xiàn)有數(shù)據(jù)。技術(shù)設(shè)計(jì)使用的數(shù)據(jù)AI角色實(shí)施順序該化妝品公司缺乏?夠數(shù)據(jù)來訓(xùn)練可靠的??智能模型，?旦專家離開公司則?臨知識(shí)流失。最佳實(shí)踐BlueBlueShift/REPORT007在產(chǎn)品開發(fā)的每個(gè)步驟中整合人工智能，縮短上市時(shí)在產(chǎn)品開發(fā)的每個(gè)步驟中整合人工智能，縮短上市時(shí)間并降低工業(yè)失效率在競爭激烈的市場中，這家?品公司需要改變產(chǎn)品開發(fā)，縮短上市時(shí)間，并增加端到端效率，?直到制造環(huán)節(jié)。技術(shù)設(shè)計(jì)內(nèi)部開發(fā)的模型，總部集中管理，涵蓋整個(gè)流程：??智能提升?常任務(wù)和知識(shí)管理。趨勢識(shí)別：??智能掃描成熟市場，找到成功產(chǎn)品的關(guān)鍵特征。配?預(yù)測：輸?所需?味，??智能提供快速解決?案，或者如果新法規(guī)要求更換成分，??智能找到最佳候選者。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：??智能制定符合法規(guī)的測試?案。制造故障排除：通過制造線的數(shù)字孿?體，??智能識(shí)別導(dǎo)致潛在制造問題的產(chǎn)品或機(jī)器問題內(nèi)部研究，客?習(xí)慣，產(chǎn)品和機(jī)器特性分析師，?程師，科學(xué)家實(shí)施順序?先在總部開發(fā)模型，并提供收集的跨所有流程數(shù)據(jù)。變?管理團(tuán)隊(duì)推動(dòng)??智能接受，解釋好處，啟動(dòng)采納，并進(jìn)?每季度?下?上的反饋會(huì)議。建?理解物理與??智能功能應(yīng)結(jié)合在?起的熟練團(tuán)隊(duì)，進(jìn)?定期對(duì)模型的檢查以監(jiān)測輸出質(zhì)量。好處減少30%的上市時(shí)間，降低40%的?業(yè)失敗率人工智能角色使用的數(shù)據(jù)最佳實(shí)踐問題更好地了解客戶，快速樹立品牌，在獲得意外的客戶更好地了解客戶，快速樹立品牌，在獲得意外的客戶見解方面取得成功這家零售?業(yè)參與者需要能夠快速開發(fā)產(chǎn)品，需要更快速更深?的市場研究能?，以更好地了解不斷變化的客?需求。機(jī)器學(xué)習(xí)模型，?于訪問平臺(tái)的接?或API，針對(duì)技術(shù)團(tuán)隊(duì)。雖然有現(xiàn)成的解決?案，但模型是內(nèi)部開發(fā)的?？?數(shù)據(jù)，購物籃內(nèi)容和偏好（調(diào)查，在線評(píng)論等）分析師實(shí)施順序?先，公司收集并清理內(nèi)部數(shù)據(jù)，包括從所有部?收集的信息，并購買專有數(shù)據(jù)以補(bǔ)充此數(shù)據(jù)。然后，模型在這個(gè)專有數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練，并定期重新訓(xùn)練以跟上最新趨勢?，F(xiàn)在使?AI來識(shí)別客?購物籃中的模式，識(shí)別暢銷商品、趨勢以及更復(fù)雜的聯(lián)系（例如?起購買的產(chǎn)品組合和季節(jié)性）。最佳實(shí)踐盡早?成結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)，或快速清理歷史數(shù)據(jù)，以確保模型針對(duì)您的客?和品牌定制，與競爭對(duì)?區(qū)分開來。保留之前?動(dòng)執(zhí)?此??的員?；他們將?僅有數(shù)據(jù)科學(xué)家更好地訓(xùn)練模型，并能夠解釋輸出結(jié)果。優(yōu)勢成功產(chǎn)品推出的概率提?數(shù)據(jù)使用技術(shù)設(shè)計(jì)AI角色問題BlueBlueShift/REPORT007每次添加結(jié)果后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并重新訓(xùn)練模型每次添加結(jié)果后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并重新訓(xùn)練模型問題達(dá)到所需的化學(xué)性質(zhì)需要進(jìn)?探索性實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)每種元素的?例映射配?屬性。研究?員可以估計(jì)最有前途的?例，但仍需要做成千上萬次實(shí)驗(yàn)來確認(rèn)。這家化??業(yè)初創(chuàng)公司希望減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)，以提?速度和效率。內(nèi)部?葉斯優(yōu)化和?斯過程模型，基于調(diào)整過的開源算法，通過現(xiàn)有接?和API可?溶劑組合和?例，粘度測量?程師實(shí)現(xiàn)順序AI可以根據(jù)所選?例幫助設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，測試并調(diào)整這些實(shí)驗(yàn)以適應(yīng)?次結(jié)果，并預(yù)測所有可能的實(shí)驗(yàn)組合的屬性。該過程始于設(shè)置實(shí)驗(yàn)，包括使?機(jī)械臂?動(dòng)化進(jìn)程。隨后進(jìn)?了?百次實(shí)驗(yàn)，遵循傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)?法。這些數(shù)據(jù)被?來訓(xùn)練模型并輸出第?批實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。公司隨后進(jìn)?了進(jìn)?步的實(shí)驗(yàn)，并根據(jù)每次產(chǎn)?的新結(jié)果重新訓(xùn)練模型。即使找到最終的“完美”組合，也讓模型嘗試分岔以潛在地發(fā)現(xiàn)意想不到的結(jié)果。最佳做法在開始時(shí)有不完整數(shù)據(jù)時(shí)，請(qǐng)專家引導(dǎo)模型進(jìn)?補(bǔ)償；充分將專家納?過程中，??替代他們；不要將模型泛化，因?yàn)樗翘囟ㄓ趩栴}的利益通過進(jìn)?10次實(shí)驗(yàn)來確認(rèn)期望的性能，?不是多達(dá)100次。使用的數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計(jì)AI角色促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)移，從研究機(jī)構(gòu)到公司促進(jìn)技術(shù)轉(zhuǎn)移，從研究機(jī)構(gòu)到公司問題學(xué)術(shù)激勵(lì)主要關(guān)注出版，導(dǎo)致商業(yè)或產(chǎn)業(yè)影響被忽視，尤其是因?yàn)檠芯?員常常缺乏商業(yè)化意識(shí)或培訓(xùn)。鑒于技術(shù)轉(zhuǎn)移辦公室??不?且范圍有限，許多創(chuàng)新在尋找上市途徑時(shí)遇到困難。該?學(xué)希望通過使???智能來增強(qiáng)技術(shù)轉(zhuǎn)移過程的每?步，同時(shí)將項(xiàng)?與商業(yè)需求相匹配，以提?成功率和效率。技術(shù)設(shè)計(jì)為技術(shù)轉(zhuǎn)移特定任務(wù)定制的封閉式??智能系統(tǒng)（例如協(xié)議?成和審查），符合HIPAA標(biāo)準(zhǔn)的?于處理機(jī)密知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息的系統(tǒng)，以及?于將創(chuàng)新與商業(yè)需求匹配的LLM研究報(bào)告和出版物，公司興趣和重點(diǎn)領(lǐng)域分析師，?程師，科學(xué)家實(shí)施順序?學(xué)?先開發(fā)了?個(gè)基于??智能的信息提取系統(tǒng)，?于研究報(bào)告，同時(shí)創(chuàng)建了?份關(guān)于公司興趣和重點(diǎn)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫，利?然后建?了?個(gè)技術(shù)轉(zhuǎn)移的開放模型沙盒，并實(shí)施了封閉的??智能系統(tǒng)，?于處理技術(shù)轉(zhuǎn)移特定任務(wù)。最后，與科學(xué)家和公司進(jìn)?步探索了??智能驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新的合作伙伴關(guān)系。最佳實(shí)踐使?私有的現(xiàn)成解決?案的AI實(shí)例，以確保數(shù)據(jù)的保密性和安全性；進(jìn)?顯著的前期時(shí)間投?來培訓(xùn)員?；?勵(lì)能夠倡導(dǎo)AI采納并指導(dǎo)他?培養(yǎng)創(chuàng)新?化的倡導(dǎo)者；強(qiáng)調(diào)??對(duì)AI?成的輸出質(zhì)量的責(zé)任，以維持質(zhì)量并防?將AI視為錯(cuò)誤或糟糕決策的替罪?。益處某些技術(shù)轉(zhuǎn)移?作流任務(wù)效率提?了95%人工智能角色使用的數(shù)據(jù)BlueBlueShift/REPORT007作者安妮·布?羅過了?部分職業(yè)?涯，?前為?家公共和私?科技公司以及規(guī)模較?的初創(chuàng)公司提供建議。布?羅??），?事，之后?擔(dān)任Morpho公司（數(shù)字安全和?份解決?案）的?席執(zhí)?官。她是巴黎?等BlueShift/REPORTBlueShift/REPORT007法國的抱負(fù)》中指出，??智能是?場?法避免的技術(shù)?命，影響著所有領(lǐng)域。研發(fā)和創(chuàng)新也不實(shí)際上，??智能和研發(fā)創(chuàng)新是內(nèi)在聯(lián)系的，不僅共存?且相輔相點(diǎn)：授予DemisHassabis和JohnJumper的化學(xué)諾?爾獎(jiǎng)?wù)?了如今??智能如何推動(dòng),從?在?物學(xué)領(lǐng)域取得了重?進(jìn)展。同樣，授予JohnHopfield和GeoffreyHinton的物理學(xué)諾?爾獎(jiǎng)是因?yàn)樗麄冊(cè)诮y(tǒng)計(jì)物理學(xué)??的?作奠定了神經(jīng)?絡(luò)的基礎(chǔ)，這些?絡(luò)如今驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)獲取與計(jì)算能?:Hassabis和Jumper的成就得益于已經(jīng)收集到的豐富蛋?質(zhì)數(shù)據(jù)集。但是，在其他領(lǐng)域，數(shù)據(jù)仍然是。必須確保公共部?和私營企業(yè)能夠獲得處理這些?規(guī)模數(shù)據(jù)集的重要的是這些基礎(chǔ)設(shè)施能夠公平提供。在技術(shù)挑戰(zhàn)之外，關(guān)于數(shù)據(jù)治理的國際合作歐洲，特別是法國，擁有?個(gè)豐富的??智能?才?態(tài)系統(tǒng)，像巴拉、YannLeCun（Meta）和ArthurMensch（MistralAI）這樣的知名?物。盡管這些專家中有些?已經(jīng)出國發(fā)展事業(yè)，但許多?已經(jīng)返然?，要留住他們，我們必須在公共和私營部?提供有吸引?的?作條件，特別是展階段的投資能??！段覀兊??智能：我們對(duì)法國這項(xiàng)投資不僅應(yīng)該側(cè)重于基礎(chǔ)設(shè)施，還應(yīng)該通過持續(xù)培訓(xùn)和提升研發(fā)團(tuán)隊(duì)的能?來外，諸如對(duì)超級(jí)計(jì)算機(jī)使?的稅收抵免等財(cái)政激勵(lì)措施可能在普及這些先進(jìn)技術(shù)的總??之，我想引?物理學(xué)家瑪麗·居?的?句話：“?活中沒有什么可怕的，只要去理解?！边@提醒我們，雖然??智能帶來新的?險(xiǎn)，但也提供了巨?的機(jī)遇，可以構(gòu)建?個(gè)更具創(chuàng)3TOOLS&BlueBlueShift/REPORT007AI在研發(fā)和創(chuàng)新價(jià)值鏈中?度依賴主要BlueBlueShift/REPORT0071基礎(chǔ)設(shè)施。計(jì)算由超級(jí)計(jì)算機(jī)、GP2模型開發(fā)者。主要通過開源模型，由主要參與者（如Meta（Llama）、Microsoft（Phi）和Nvidia（NVLM，TensorFlow，StyleGAN)等）開發(fā)和訓(xùn)練，還有較?的參與者和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。模型開發(fā)人員基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用模型開發(fā)人員基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)處理與管理訓(xùn)練數(shù)據(jù)檢索數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)基礎(chǔ)模型AI基礎(chǔ)模型AI模型開發(fā)者:設(shè)計(jì)架構(gòu)，訓(xùn)練，微調(diào)，優(yōu)化性能超級(jí)計(jì)算器用的服務(wù)軟件解決?案開發(fā)?員利?超級(jí)計(jì)算器用的服務(wù)云計(jì)算提?動(dòng)化功能（現(xiàn)成或定制云計(jì)算提供商)供商UsersGPU提供商Users開發(fā)工具協(xié)作平臺(tái)超出本研究范圍代碼流數(shù)據(jù)流來源:ArthurD.Little創(chuàng)新戰(zhàn)略制定創(chuàng)新戰(zhàn)略制定創(chuàng)新引擎市場情報(bào)entropikReu市場情報(bào)entropikReuzelue創(chuàng)意生成與管理投資組合管理研發(fā)與創(chuàng)新項(xiàng)目技術(shù)情報(bào)wozokuentropik支持流程支持流程知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理生態(tài)系統(tǒng)管理生態(tài)系統(tǒng)管理知識(shí)管理注意:進(jìn)?的研究旨在尋找基于??智能的解決?案提供者：500家供應(yīng)商被篩選到90家，這些供應(yīng)商與框架進(jìn)?了映射—通過訪談進(jìn)?了豐富，形成了?個(gè)包含130家相關(guān)提供者的?列表；?些解決?案可以管理多個(gè)創(chuàng)新功能來源:ArthurD.Little，YvesCaseau，法國國家技術(shù)科學(xué)院(NATF)BlueShift/REPORTBlueShift/REPORT007的優(yōu)秀產(chǎn)品。雖然不是詳盡?遺的，但它提供了當(dāng)臺(tái)4Sakana.ai-使?基礎(chǔ)模型和LLMs進(jìn)?全?動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的有前景6Alysophil-結(jié)合??智能和流動(dòng)化學(xué)技術(shù)的解決?案，實(shí)現(xiàn)靈活7LandingAI-?于短時(shí)間市場快速投產(chǎn)?業(yè)?產(chǎn)線的計(jì)算機(jī)視覺云平臺(tái)BlueShift/REPORT007BlueShift/REPORT0074CHAPTERNAVIGATINGBlueBlueShift/REPORT007AI在研發(fā)和創(chuàng)新中的發(fā)展取決于三個(gè)主要因這些因素導(dǎo)致了六種可能的未來場景，介于AI在?端轉(zhuǎn)變研發(fā)和創(chuàng)新的各個(gè)?AI的可承受性對(duì)研發(fā)和塑造研發(fā)創(chuàng)新未來的成果未來將推動(dòng)??智能在研發(fā)創(chuàng)新中的采?和效益的三個(gè)因素:2信任。團(tuán)隊(duì)是否會(huì)信任??智能模型和結(jié)果？對(duì)??智能的信任是?個(gè)但信任可能會(huì)受到不切實(shí)際的期望、公眾態(tài)度或擔(dān)?。3可負(fù)擔(dān)性。??智能系統(tǒng)在財(cái)務(wù)、環(huán)境和運(yùn)營??的可負(fù)擔(dān)性會(huì)是多少???智能的可負(fù)擔(dān)性對(duì)于研發(fā)創(chuàng)新?關(guān)重要，因?yàn)轭A(yù)算較?，使?案例不太具規(guī)?；ｋm然??智能模型的實(shí)施可能會(huì)變得更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠(在時(shí)間、?錢、技能和資源??但它可能受到數(shù)據(jù)1多模態(tài)模型的成熟度。多模態(tài)模型能夠處理），各種媒體輸?中學(xué)習(xí)以獲得單?輸出（通常是?本）.最近發(fā)布的多模態(tài)基礎(chǔ)模型（GPT-4、GeminiUltra、Claude3.5、Llama3.2）展?了它們?cè)诠芾韴D像和?本以及某些情況下?頻（OpenAIWhisper）??的多功能性.多個(gè)研發(fā)和創(chuàng)新應(yīng)?已經(jīng)部署，包括?命科學(xué)領(lǐng)域（從多種?檔類型進(jìn)?患者診斷預(yù)測）和消費(fèi)品領(lǐng)域（多模態(tài)情感分)2,使其特別適?于分析社交?絡(luò)和分?結(jié)構(gòu)。GNN的?級(jí)應(yīng)?正在不同的研究領(lǐng)域中不斷增?。例如，它們已經(jīng)被?于環(huán)境報(bào)（例如，?歌的GraphCast）、化學(xué)領(lǐng)域研究分?或化合物的圖結(jié)構(gòu)（例如，?歌DeepMind的AlphaFold），以及材料科學(xué)?于探索新材BlueBlueShift/REPORT007BlueBlueShift/REPORT007RL適?于對(duì)新想 3混合模型的出現(xiàn)。混合模型將概率架構(gòu)與符號(hào)架構(gòu)（例如，?階邏輯或物理定律）相結(jié)合。根據(jù)系統(tǒng)和實(shí)施?式，的品質(zhì)。Meta基于YannaLeCun的混合JEPA框架實(shí)現(xiàn)的圖像識(shí)別模型I先進(jìn)的性能。預(yù)計(jì)混合模型在需要“感官4通過RL進(jìn)?進(jìn)?步的科學(xué)探索。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是?種機(jī)器學(xué)習(xí)類型，其中代動(dòng)，環(huán)境向代理提供正?或負(fù)?獎(jiǎng)勵(lì)，代理學(xué)會(huì)最?化應(yīng)地更新其未來?動(dòng)的策略。RL模型已成功應(yīng)?于物理學(xué)中的藥物發(fā)現(xiàn)中的醫(yī)學(xué)，數(shù)學(xué)中的定理證明以及?于發(fā)現(xiàn)?RL適?于對(duì)新想法的開放探索，這種能?特別適?于更基本的研發(fā)問題泛使?，包括?動(dòng)駕駛汽?，并可能使實(shí)驗(yàn)室中的。然?，RL在計(jì)算上?常耗費(fèi)資源，并且?于RL的托管服務(wù)?態(tài)系統(tǒng)尚未像?于LLMs?樣通?化。5代理?作流的進(jìn)展。代理系統(tǒng)是由AI驅(qū)動(dòng)的框架，旨在以類似于?類這些系統(tǒng)的特點(diǎn)是能夠感知其環(huán)境，做出決策，采取?動(dòng)，學(xué)習(xí)和適應(yīng)。更?級(jí)別的?作流包括不同類型的AI代理（例如，反思性，使??具，規(guī)劃或協(xié)作）協(xié)同?作，共享?標(biāo)，并做出集體決策以更有效地解決任務(wù)。?），接下來是MetaGPT，CrewAI和LangChain的LangGraph。多代理系統(tǒng)的?個(gè)流?的開源?例是ChatDevAI，其中?組AI代理?起?作來構(gòu)建軟件程序。Sakana.ai的AIScientist是?個(gè)專為研究量?定制的構(gòu)思稿件撰寫構(gòu)思稿件撰寫實(shí)驗(yàn)?zāi)０錖LM想法/計(jì)劃創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)?zāi)０逋ㄟ^LLM和助?進(jìn)??本Δ新穎性?票sem.學(xué)者更新計(jì)劃通過LLM新穎性?票sem.學(xué)者更新計(jì)劃想法評(píng)分/存檔實(shí)驗(yàn)執(zhí)?腳本數(shù)值數(shù)據(jù)/圖形LLM想法評(píng)分/存檔實(shí)驗(yàn)執(zhí)?腳本數(shù)值數(shù)據(jù)/圖形 反饋循環(huán)221從初始代碼“模板2根據(jù)設(shè)想和模板，執(zhí)行提出的實(shí)驗(yàn)探討?個(gè)已有4審查一個(gè)持續(xù)反饋探討?個(gè)已有4主要結(jié)果?初始運(yùn)行生成各種主題或“領(lǐng)悟”關(guān)?作，背景，?法，實(shí)驗(yàn)設(shè)置,結(jié)果，結(jié)論和參考?獻(xiàn)?人工智能科學(xué)家有時(shí)會(huì)嘗試通過修改和執(zhí)行自己的腳本來增加成功的可能性?例如，如果實(shí)驗(yàn)花費(fèi)太長時(shí)間完成，它會(huì)修改自己的代碼以延長超時(shí)時(shí)間BlueShift/RBlueShift/REPORT007出處：ArthurD.LittleSakana,沒有提供預(yù)測的解釋或原因，并且不容易審計(jì)，這損害了??的信2AI被研發(fā)團(tuán)隊(duì)所接受。研究?員和開發(fā)?員對(duì)AI使?的接受程度受到各種動(dòng)機(jī)和因素的驅(qū)使，從對(duì)AI性能的認(rèn)知到對(duì)數(shù)據(jù)使?和偏?的倫理關(guān)切，以及?類對(duì)被取代的恐懼。根據(jù)我們的調(diào)查對(duì)象BlueShift/REPORT0073公眾對(duì)??智能的接受程度。公眾對(duì)??智能的接受程度各不相同，速度相抵觸，鑒于該技術(shù)的?能耗。?些關(guān)于??智,公眾對(duì)??智能持“謹(jǐn)慎”態(tài)度，有54%的?認(rèn)為??智能的好處勝過以下?群中要?得多，?在?收?國家、以及X世代和嬰?潮?代中要低得多。公眾對(duì)??智能的接受程度對(duì)于公共研究機(jī)構(gòu)?常眾對(duì)轉(zhuǎn)基因?品的擔(dān)憂對(duì)該領(lǐng)域的研究造成了?定影響，BlueShift/REPORT0071?語?模型（SLMs）的普及。SLMs是在?LLMs更?、更具體、通常質(zhì)量更?的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。它們的stral7B、Llama7B和Phi家族，在?般語?基準(zhǔn)測試中可以與?常?的），成熟實(shí)驗(yàn)性成熟級(jí)別成熟級(jí)別行為屬性的基于概念的機(jī)械的從輸?到輸出揭?精確的從輸?到輸出揭?精確的因果機(jī)制表征?SAEs是?種?監(jiān)督技術(shù)，?于將神經(jīng)?絡(luò)的激活分解為可解釋的組件之和示例：SHapleyAdditiveexPlanations(?SAEs是?種?監(jiān)督技術(shù)，?于將神經(jīng)?絡(luò)的激活分解為可解釋的組件之和?SHAP值是?種?于解釋模型輸出的?法，通過將每個(gè)特征的貢獻(xiàn)歸因給最終預(yù)測?例如，GTRgaz在與基于??智能的維護(hù)分析活動(dòng)相關(guān)的結(jié)果解釋中使?Shapley值來源：ArthurD.Little，Bereska＆Gavves，2024BlueShift/RBlueShift/REPORT007智能?機(jī)、傳感器或物聯(lián)?（IoT）設(shè)備。這使得可以?即進(jìn)?數(shù)據(jù)處理案。在?艘帆船??機(jī)上對(duì)?型數(shù)據(jù)集的分3.推?開源托管和優(yōu)化服務(wù)。圍繞開源模型正在發(fā)展出?套動(dòng)態(tài)的提供者?態(tài)系統(tǒng)。PyTorch，TensorFlow等編碼?具以及HuggingFace等協(xié)作平臺(tái)提供分散的開源庫，包括各種模型微調(diào)模式（例如圖13中解釋的LoRA）。托管提供商在云中提供模型推斷（作為?種推斷使各托管提供商在云中提供模型推理（推理作為?種服務(wù)世界各地的政府和機(jī)構(gòu)規(guī)劃和通過法律和法規(guī)，以2023年12月年4月2023年12月年4月3月2023年2月2023年3月2023年2月2023年3月年4月來源：亞瑟·迪特爾BlueBlueShift/REPORT007 W權(quán)重.??原始?程為output=W0x+b0，其中x是輸?，W0和b0是原始密集層（凍結(jié)）的權(quán)重矩陣和偏置項(xiàng)?LoRA?程為output=W0x+b0+BAx，其中A和B是秩分解矩陣來源:ArthurD.Little,TheHuggingFace治理指南?于實(shí)施治理指南?于實(shí)施AI原則（經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)?。└鲊ㄟ^的與人工智能相關(guān)法案數(shù)量（2016-0截?2023年，已有32個(gè)國家頒布了?少?項(xiàng)與??智能相關(guān)的法案沒有可?數(shù)據(jù)具有法律約束?的法規(guī)AI?險(xiǎn)管理框架(NIST)(7?24?)AI監(jiān)管（待審查）??智能法案加拿大??智能和數(shù)據(jù)法案(第?審議)英國作為靈活框架的??智能監(jiān)管??書(2?24?)加利福尼亞加利福尼亞參議院議案1047加利福尼亞加利福尼亞參議院議案1047負(fù)責(zé)任的??智能（NITIAayog負(fù)責(zé)任的??智能（NITIAayog臨時(shí)AI措施是有關(guān)GenAI的第?項(xiàng)?政法規(guī)（2021METI=經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易和?業(yè)省;NIST=國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所;NITI來源:ArthurD.Little最近在歐洲和美國通過了兩項(xiàng)重要法律。?些?認(rèn),旨在對(duì)基礎(chǔ)模型開發(fā)者施加嚴(yán)格的保障措施。批評(píng)者指出，這可能導(dǎo)致開發(fā)周期延?、模型性能下降，以及對(duì)使?案例的限BlueBlueShift/REPORT007另外，?些公共數(shù)據(jù)可能由于對(duì)公平使?的擔(dān)憂?,正如《紐約時(shí)報(bào)訴OpenAI訴訟》所?。具有悠久數(shù)據(jù)?成歷史的組織可以利?其來訓(xùn)練從維護(hù)的研發(fā)與創(chuàng)新??智能模型。發(fā)展數(shù)據(jù)?化，?勵(lì)系記、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)，對(duì)于實(shí)現(xiàn)研發(fā)與創(chuàng)新中的??智能值以及在雄?勃勃的數(shù)據(jù)項(xiàng)?中需要外包?持的興趣?益究機(jī)構(gòu)可能發(fā)?范式轉(zhuǎn)變，因?yàn)樗鼈儗⒊袚?dān)新的??，即保其??的計(jì)算能?，并減少對(duì)Nvidia和MicrosoftAzure的依賴。此外,?前集中在OpenAI、Anthropic、Google和Meta的LLM（?型語?模型）的寡頭壟斷可能會(huì)因這些公司業(yè)務(wù)模式的相對(duì)成功市場的未來配置對(duì)??將具有重要意義，如模型選擇較少格上漲。?前尚不清楚開源模型的開發(fā)和訓(xùn)練（這是?項(xiàng)Meta、Nvidia和Google以及更?程度上的?玩家如Mist8?才持續(xù)短缺。對(duì)于具有??智能技能的個(gè)?的競爭?益激烈，各個(gè)領(lǐng)的引?，“缺乏內(nèi)部技能”是實(shí)施??智能最重要的題的規(guī)模。這些擔(dān)憂將在某種程度上得到緩解，但不LCNC解決?案的發(fā)展可?于微調(diào)和多種ML運(yùn)營的外包服BlueBlueShift/REPORT007種場景。每個(gè)場景描繪了AI在研發(fā)和創(chuàng)新中的不同未來，從?個(gè)每個(gè)?都從AI中受益的完全成熟的市場（Blockbuster）到?六種場景為未來中的AI在研發(fā)和創(chuàng)新中S賣座??：S賣座??：AI成為研發(fā)周期中的焦點(diǎn)，重塑組織。通過AI改變組織的?式，數(shù)據(jù)成為新的前沿。R√S明珠：AI帶來?產(chǎn)?和科學(xué)突破，但只有那些負(fù)擔(dān)得起的組織才能享受—導(dǎo)致研發(fā)和創(chuàng)SR√S明珠：AI帶來?產(chǎn)?和科學(xué)突破，但只有那些負(fù)擔(dān)得起的組織才能享受—導(dǎo)致研發(fā)和創(chuàng)S博眼球：AI?便、價(jià)格實(shí)惠，?于?常?作，但在提供科學(xué)/創(chuàng)造價(jià)值??表現(xiàn)不佳。六種情景未來的六種情景AI在研發(fā)與創(chuàng)新中的未來研發(fā)與創(chuàng)新組織依然擔(dān)憂數(shù)據(jù)安全、倫理道德和缺乏可解釋性難關(guān)：盡管有?些標(biāo)志性的使?案例和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的解決?案，研發(fā)與創(chuàng)新組織依然擔(dān)憂數(shù)據(jù)安全、倫理道德和缺乏可解釋性難關(guān)：盡管有?些標(biāo)志性的使?案例和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的解決?案，AI未能展?其價(jià)值最佳秘密：AI性能提?，但?成本使組織更加?險(xiǎn)規(guī)避。低信任和繁?縟節(jié)限制了采?。很少有新的?膽實(shí)驗(yàn)被啟動(dòng)S最佳保密:AI績效提升，但?成本使組織更加?險(xiǎn)規(guī)避。低信任和繁?縟節(jié)限制了采?。很少有新的?膽實(shí)口口廉價(jià)與粗鄙：AI?泛應(yīng)?于低?險(xiǎn)使?案例，但僅作廉價(jià)與粗鄙：AI?泛應(yīng)?于低?險(xiǎn)使?案例，但僅作為原型設(shè)計(jì)或頭腦?暴?具。不可信的系統(tǒng)嚴(yán)格審核,產(chǎn)出經(jīng)過驗(yàn)證，降低了?產(chǎn)效率的增益BlueShift/REPORT007BlueShift/REPORT007BlueBlueShift/REPORT007 場景1:場景1:Blockbuster基礎(chǔ)模型通過投資和競爭得到改進(jìn)，推動(dòng)各種架構(gòu)下的?在硬件??，?效的GPU和邊緣??智能使?泛的本地和設(shè)備端模型部署成為可能。增加的透明度和可解釋性提升了?們對(duì)??規(guī)劃，同時(shí)智能??和機(jī)器?使實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)全?動(dòng)化。??智者和創(chuàng)新者執(zhí)?概念設(shè)計(jì)來輔助創(chuàng)造?。所有這些導(dǎo)致多個(gè)領(lǐng)該?業(yè)看到?規(guī)模倡議，旨在滿?對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不護(hù)和傳播數(shù)據(jù)庫，調(diào)整科學(xué)交流?法以從??智能中獲的數(shù)據(jù)?程?才減輕了機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營的壓?，同時(shí)組織獲勝者可以通過各種?式訪問豐富且結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)護(hù)法可能會(huì)阻礙某些領(lǐng)域的進(jìn)展。那些處理AI友好問題的研發(fā)部?獲益最 . BlueBlueShift/REPORT007AI?便、價(jià)格實(shí)惠，被?于?常?產(chǎn)任務(wù)隨著LLMs的擴(kuò)展規(guī)律達(dá)到極限，AI然?，將低價(jià)值功能?業(yè)化到具有降低推理。這意味著研發(fā)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)使?AI?產(chǎn)?具，獲得適度研究?員將AI?于?關(guān)鍵任務(wù)，作為低質(zhì)量的“理智檢查”。與此同時(shí)，AI在?常運(yùn)營中增強(qiáng)資源管理和客?服務(wù)系統(tǒng)，盡管對(duì)AI的不必要?度信任有時(shí)會(huì)導(dǎo)致昂貴的錯(cuò)誤?？傮w??，成熟的AI使?案例變得普遍組織依賴商品化的AI解決?案處理采購和?政任務(wù)，AI的部署由IT、數(shù)流?的?例，限制了新數(shù)據(jù)投資。研發(fā)和創(chuàng)新在將AI納?科學(xué)戰(zhàn)數(shù)據(jù)科學(xué)能?有限的組織并不處于顯著的競爭劣勢，因?yàn)槿?，由于規(guī)模較?，復(fù)雜的組織從??智能驅(qū)動(dòng)的報(bào)告中獲益最?，?較?的組織則從??智能中體驗(yàn)到更微妙跨體系結(jié)構(gòu)的??智能突破提?了魯棒性和效率，特別是在RLHF和機(jī)器?技術(shù)??。解釋性的進(jìn)展提升了研究?員合導(dǎo)致價(jià)格上漲，開源市場整合為僅剩兩家主要參與者研究?員按成本設(shè)計(jì)，有選擇地將??智能應(yīng)?于復(fù)雜問BlueBlueShift/REPORT007資源充裥的組織投資于本地計(jì)算能?，?公私合?產(chǎn)率增?，?在技能??，組織?勵(lì)研究?差距。利???智能獲得運(yùn)營優(yōu)勢的組織在計(jì)算和?才??級(jí)計(jì)算機(jī)的訪問對(duì)某些研發(fā)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)成為重要優(yōu)勢。在友,中低級(jí)別團(tuán)隊(duì)的相對(duì)影響?有所下降。 盡管有?些標(biāo)志性的應(yīng)?案例和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的解決?基礎(chǔ)模型通過持續(xù)投資和各種架構(gòu)的競爭?得到改進(jìn)，??效的GPU和邊BlueShift/REPORT007然?，?調(diào)的??智能事故破壞了信任，阻礙了??智能的采?。在解釋性研究中缺乏進(jìn)展也破壞了信任，持續(xù)批研究?員利???智能進(jìn)?低?險(xiǎn)任務(wù)和內(nèi)記錄的選擇性探索案例中發(fā)揮作?，例如蛋?質(zhì)折疊庫，并適應(yīng)新的數(shù)據(jù)需求。然?，對(duì)驗(yàn)證和監(jiān)督的持續(xù)需能夠平衡??智能帶來的好處并管理潛在?險(xiǎn)的組織夠處理友好于??智能的問題并擅?擴(kuò)?概念驗(yàn)證BlueBlueShift/REPORT007AI促成各個(gè)領(lǐng)域的重 基礎(chǔ)模型通過投資和競爭得到改進(jìn)，推動(dòng)各種架構(gòu)的???效GPU和邊緣??智能促進(jìn)?泛的本地智能和機(jī)器?技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室的完全?動(dòng)化。?新數(shù)據(jù)?程?才的涌現(xiàn)減輕了機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營的壓?，贏家可以通過各種來源訪問豐富、結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)，盡法律可能會(huì)在某些領(lǐng)域阻礙進(jìn)展。致?于解決AI友好問題的研發(fā)與創(chuàng)新部AI被?泛?于低?險(xiǎn)?例，但僅作為原型設(shè)計(jì)或頭腦?暴?具。不可靠企業(yè)AI采?通過激進(jìn)的銷售策略和競爭性定價(jià)傳播，?效的GPU和開源開發(fā)使?泛的模型部署成為可能。然?，AI性能出現(xiàn)停滯，新架構(gòu)沒有顯著突破，解釋性??的進(jìn)展停滯不前，這?切導(dǎo)致了“AI寒冬”和降低的BlueShift/REPORT007研究?員將AI?于?關(guān)鍵任務(wù)，作為低質(zhì)量的“理智檢查”，需要即時(shí)?程技能來彌補(bǔ)達(dá)成結(jié)果所需的多次交互。AI增強(qiáng)系因?yàn)锳I使?仍然需要?泛的驗(yàn)證，分析師??沒有發(fā)?變化，組織僅????獲得了有限的?產(chǎn)?增益，盡管RAG正在成為知識(shí)管趨勢。AI部署由IT、數(shù)字或運(yùn)營部?推動(dòng)，?不是由研發(fā)創(chuàng)新部?主導(dǎo)。?型組織最能從基于??智能的報(bào)告和資源織在采???智能后?乎沒有變化。那些對(duì)??智能持懷專注于其他能?，?這些質(zhì)疑??智能的實(shí)體在???智通過場景描繪可能的未來，讓組織有備?患地做好準(zhǔn)備，為戰(zhàn)略規(guī)劃提供框架，并根據(jù)其需求和能?進(jìn)?戰(zhàn)略5ACTIONSBlueBlueShift/REPORT007,重塑數(shù)據(jù)和??智能治理?法，以及改在某些情況下，??智能已經(jīng)能夠在制定、產(chǎn)品開發(fā)、智化學(xué)發(fā)現(xiàn)化學(xué)發(fā)現(xiàn)配方30%藥物發(fā)現(xiàn)中的時(shí)間節(jié)約借助??智能，我們可以在合成前預(yù)測分?的特性，從?讓我們集中精?放在最有前途的候選者上我們減少了實(shí)現(xiàn)?標(biāo)特性所需的測試數(shù)量，從?節(jié)省時(shí)間總裁所需實(shí)驗(yàn)減少??智能指導(dǎo)我們進(jìn)?實(shí)驗(yàn)，并告訴我們?nèi)绾我宰?效的?式填補(bǔ)數(shù)據(jù)空?。有了它，我們從10萬次實(shí)驗(yàn)減少到只有??次人工智能內(nèi)部負(fù)責(zé)人配方失敗率降低節(jié)省的強(qiáng)制性測試配方失敗率降低通過整合??智能，我們可以輸?特定的?標(biāo)特性，使系統(tǒng)能夠預(yù)測最有效的測試和調(diào)整以完善配?...我們可以節(jié)省50-100萬歐元的規(guī)定相關(guān)測試費(fèi)?高級(jí)研發(fā)執(zhí)行官??智能在導(dǎo)航制定領(lǐng)域??發(fā)揮了關(guān)鍵作?，將測試的失敗率從25%降低到不到10%。我們能夠迅速對(duì)法規(guī)變化、競爭性推出和新發(fā)現(xiàn)做出反應(yīng)高級(jí)研發(fā)負(fù)責(zé)人BlueBlueShift/REPORT007工業(yè)化產(chǎn)品開發(fā)科技智能30%30%提高生產(chǎn)效率縮短上市時(shí)間文獻(xiàn)綜述節(jié)省的時(shí)間總裁??智能優(yōu)化尋找最佳效率和質(zhì)量的'??批次'。通過這些最佳?產(chǎn)參數(shù)，我們的效率提?許多項(xiàng)?需要基準(zhǔn)、最先進(jìn)技術(shù)或不同解決?案和技術(shù)的搜索。這占研究?員時(shí)間的?達(dá)?作時(shí)間。我們通過??智能幫助高級(jí)研發(fā)主管。值得注意的是，通過分析?產(chǎn)線傳感器的數(shù)據(jù)，??智能識(shí)別潛在問題并加以預(yù)防，從?減少?”高級(jí)研發(fā)主管?品飲料來源：阿爾瑟·迪特?BlueShift/REPORT007BlueShift/REPORT007然?，?論我們處于哪種情境，六個(gè)?悔之舉將幫建?韌性，并從??智能中獲益:AI系統(tǒng)性能越好、越管理AI?才將仍然是?個(gè)重?挑戰(zhàn)。然?，AI的?主化和外部化更多的戰(zhàn)術(shù)?學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)博?畢業(yè)??乎才剛剛進(jìn)?就業(yè)市這種?才短缺對(duì)公共機(jī)構(gòu)的影響最為嚴(yán)重，它們?法然?，AI的持續(xù)?主化，例如通過LCNCAI構(gòu)建解決?案的出現(xiàn)，可能使,因?yàn)樗麄兏跫?jí)且更容易培訓(xùn)。同樣，利?AI賦能?們更好地創(chuàng)新的理最?限度地提?了速度，并且?常適合應(yīng)對(duì)不確定性。AI系統(tǒng)表現(xiàn)越好、越可靠，中央團(tuán)隊(duì)（或服務(wù)中?）成功的可能性就越?。相反，AI系統(tǒng)越不成熟，研究?員和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間在現(xiàn)場共同創(chuàng)造的需求控制AI?成的內(nèi)容質(zhì)量和知識(shí)產(chǎn)權(quán)控制必須能夠擴(kuò)展，以應(yīng)對(duì)AI?成內(nèi)容和數(shù)據(jù)的增加。例如，AI?成的內(nèi)容檢測系統(tǒng)必須進(jìn)?徹底的測試，并且在所有相關(guān)?例上進(jìn)??規(guī)模實(shí)施，包括出實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證?法以及測試數(shù)據(jù)，將激勵(lì)A(yù)I?險(xiǎn)管理中的良好實(shí)踐并建?信任BlueShift/RBlueShift/REPORT007加強(qiáng)數(shù)據(jù)和知識(shí)?態(tài)系統(tǒng)對(duì)于實(shí)現(xiàn)成功的??智能部署?關(guān),數(shù)據(jù)的可?性存在差異，?些領(lǐng)先的項(xiàng)?可以為未來的數(shù)據(jù)共享努?提供參考。其中包括?型項(xiàng)?，?如歐洲?物信息研究所提供的政府資助的海量公開數(shù)據(jù)，哈佛數(shù)據(jù)空間，?個(gè)全?數(shù)據(jù)集及更專業(yè)、資源充?的社區(qū)，?如全球果蠅社區(qū)創(chuàng)建的FlyB在私營部?，由于擔(dān)?失去競爭優(yōu)勢，數(shù)據(jù)共享仍然零散?了?些實(shí)驗(yàn)，?如寶?、戴姆勒和?眾分享數(shù),但公司收集的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)很少被分享，尤其在?命科學(xué)等領(lǐng)域。這種情況不太可能隨著時(shí)間的推移?改變。與此同時(shí)，公私合作伙伴關(guān)系是規(guī)?；疉I數(shù)據(jù)共享的?個(gè)有前景的途徑，?如?歌、SkyTruth和Oceana之間的合作伙伴關(guān)系，共同創(chuàng)建了全球觀察漁業(yè)的全球漁業(yè)觀察計(jì)劃，以?法捕撈的數(shù)據(jù)。展望未來，我們很可能會(huì)看時(shí)間內(nèi)不會(huì)有?規(guī)模共享的情況。”??智能基礎(chǔ)培訓(xùn)應(yīng)持續(xù)對(duì)不僅是?即??采納速度并更好地管理?險(xiǎn)。通過向盡可能?泛的聽眾提培訓(xùn)應(yīng)包括??智能的技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)、功能能?、。教育??智能本?（例如以交互形式）可以被利?來定制培的培訓(xùn)需求，因?yàn)檫@些??將隨著?具的發(fā)展?發(fā)?變化度。成功培訓(xùn)的另?個(gè)好處是對(duì)增加??智能使?率和更BlueBlueShift/REPORT007這是?個(gè)維護(hù)過程?！敝匦滤伎冀M織與治理，超越IT對(duì)于對(duì)任務(wù)或業(yè)務(wù)?關(guān)重要的?例，?個(gè)像“AI系統(tǒng)部?”這樣的集中治理??智能治理應(yīng)直接向執(zhí)?委員會(huì)或董事會(huì)匯報(bào)，以